Metoder ved vurdering af mikrobielle risici ved brug af sekundavand Claus Jørgensen, DHI Vand i Byer stormøde, Teknologisk, 10. april 2013
Kolera i København 1853 Population: 130.000 Antal tilfælde: 7.219 Antal døde: 4.737 Spredte sig til 24 byer med 1.951 dødsfald
Kolera in London 1854 London blev ramt at Kolera i 1854 John Snow gennemførte et epidemiologisk studium og identificerede drikkevandsbrønden i Broad St. som kilde til forurening. Ved at fjerne håndtaget på pumpen blev den videre udbredelse af kolera fra brønden stoppet.
Robert Kock og Koleraen i Hamborg/Altona 1892 I Hamborg anvendtes vand fra Elben 8500 (13%) døde I Altona andvendtes sandfiltreret vand Få døde Robert Kock havde opfundet kimtallet. Han anvendte det som indikator for vandkvalitet og foreslog en grænseværdi på 100 kim/ml.
Hvad kan vi lære af de gamle mikrobejægere? Vi må ikke lade successen få os til glemme risikoen. Risikoen kan kontrolleres, hvis den er kendt
Badevandsdirektivet gælder ikke for: Kvantitativ mikrobiel risikovurdering kan anvendes til at analysere risikoen i tilfælde, især hvor der ikke er lovgivningsmæssige krav til vandkvaliteten.
Hvad er kvantitativ mikrobiel risikovurdering? Indledning Formål Afgrænser Planlægning Data Lovgivning Detaljeringsgrad
Hvad er kvantitativ mikrobiel risikovurdering? Fare identifikation Identifikation og beskrivelse af mulige patogener og deres helbredseffekt Fare Karakterisering Information om virulens, værter, overlevelse etc. Dosis/ Respons Eksponering Risiko karakterisering Sandsynlighed for at blive inficeret (eller syg) som funktion af dosis Kilder, spredningsveje, eksponeringsveje (hud, lunger, mave). Bestemmelse af koncentrationer, frekvens, varighed, dosis. Størrelse af eksponeret population. Integration af eksponering og dosis/respons. Risiko = sandsynlighed for at blive syg alvoren af sygdommen. Begrænsninger og usikkerheder. Beslutning Er risikoen acceptabel?
Fra: Microbial Risk Assessment Guideline. USDA/FSIS/EPA 2012.
Eksempel: Rekreativt anvendelse af tagvand* Indledning Ingen patogener i tagvand. Risiko ved overførsel mellem mennesker. Svømning. Fareidentifikation og karakterisering Cryptosporidium. Modstandsdygtig. Dårlig mave. Dosis/respons funktion Eksponentiel: Pinf = 1 exp(-r dosis). 0,04 < r < 0,16 Eksponering 1 g fæces i bassin ved fækalt uheld (1/800). Hvert barn sluger mellem 10 og 100 ml ved svømning. 0,03% sandsynlighed for at 1 uheldigt barn er inficeret. Risikokarakterisering Sandsynlighed for infektion ved Montecarlo simulering. 100.000 iterationer Acceptabel risiko 1:10.000 *Sundhedsaspekter ved regnbaseret rekreativt vand i større byer. Naturstyrelsen 2011. J. Clauson-Kaas, A. Dalsgaard, F. Fotel, L.B. Thuesen og G. Heinecke.
Input til @Risk: 100.000 beregninger. Eksponering og dosis Volumen bassin 23550 L 10 m i diameter og 30 cm dybt Koncentration i fæces 10000000 Crypto/g Gennemsnitlig koncentration ved 1 g 425 Crypto/L 0,01 L Volumen indtaget 0,05 L Trekant fordeling 0,05 L 0,1 L Gennemsnitlig dosis 21 Crypto/barn Poisson fordelt Antal børn Homogen fordelt mellem 10 30 Dosis/respons Sandsylighed for infektion ved inficeret uheld Exponentiel r ligger mellem 0,04 Sandsylighed for "uheld" 0,00125 pr barn 0,16 Andel inficeret sommer 0,03 % Sandsynlighed for infektion ved uheld Sandsynlighed ved 1 bad pr bad Sandsynlighed ved 10 bade/år pr bad
Fordeling af dosis
Fordeling af sandsynlighed for infektion ved et fækalt uheld med inficeret barn.
Akkumuleret sandsynlighedstæthed for infektion ved et fækalt uheld med inficeret barn.
Akkumuleret sandsynlighedstæthed for infektion ved 10 bade
Hvilke faktorer bidrager til variationen?
Konklusioner Kvantitativ mikrobiel risikovurdering består af Fare identifikation og karakterisering Dosis/respons vurderinger Eksponerings vurderinger Risikokarakterisering Risikokarakterisering danner baggrund for beslutning Er især anvendelig, hvor der ikke er lovgivningsmæssige krav. Tagvand udgør ikke en signifikant risiko Smitte med Cryptosporidium mellem badene udgør en acceptabel risiko (under de angivne forudsætninger) Antallet af badene har stor indflydelse på risikoen.